那么，什么是车路协同？简单地说，就是车的任务分配给车，路的任务分配给路，按照各自的优势做好合理分工和紧密配合。车的功能，我们开过车的人都知道，而路作为现代交通基础设施的信息化、智能化主要部分，应该有四个基本功能和要求：一是感知能力、二是传输能力、三是计算能力、四是应用支撑，即要有基础的应用平台。

　　美国车路协同起步甚早，从1994年即已着手推动智慧高速公路系统，目标是希望能藉由先进通讯及自动控制等技术，使得车辆得以自动驾驶，以提升交通安全与运输效率。

　　对于我国来说，近几年，车路协同做为交通智能化的一个重要方向，取得了长足的进展。随着车路协同的深度融合，汽车正在从传统的交通运输工具转变为新型的智能出行载体。

　　北斗在交通领域的应用，打造了车路协同的想象空间。北斗高精度基站/地图、北斗对位置变化场景的监测、形成了车路协同的新基建。北斗还可用于隧道、桥梁等基础设施的健康监测，用于公路铁路等重大基础设施建设的勘测、规划，都有助于车路协同的进步。

　　目前，包括谷歌、百度、阿里等在内的头部科技公司纷纷进军车路协同汽车制造领域，原有生态格局被打破，传统车企和科技公司之间通过博弈和融合，将孵化出新品牌，催生新业态。

　　自动驾驶是一个已经在全球讨论多年的领域，全面落地还有很长的路要走，近日，蔚来汽车自动驾驶所引起的车祸，让人们质疑其是否实用。我们这里要说的是，只有基于车路协同的自动驾驶，才能安全驶入快车道，否则，其落地将成一句空话。

　　对于我国来说，在公路运输上，自动驾驶应用还不普及。目前，车路协同主要作用是加强运输跟踪和管控，助力辅助驾驶上。交通运输部《数字交通发展规划纲要》提出，推动自动驾驶与车路协同技术研发，开展专用测试场地建设，促进其落地。

　　但在车路协同的技术下，低速的无人配送则已率先进入快车道。此次疫情期间，无人配送真正得到市场验证，这种无接触式的智能化配送逐渐成为切实可行的解决方案。

　　作为大交通生态产业链上的重要一环，车路协同不仅有助于自动驾驶，而且还有其它大量的功能，比如说交通态势分析、完善的信息服务、动态交通组织、交通安全预警、业务联动等等。

　　例如，在西方国家，有的车路协同技术，收集的不仅只有车辆或道路的相关资讯，同时也包含‘驾驶人行为研究’及‘车祸情境分析’，希望通过人的行为数据分析，进而找到智慧交通建设的具体方向。

　　所以说，车路协同技术，不仅创造安全、快捷的智慧车辆行驶环境，进而还要规划出安全导航驾驶、即时资讯截取与管理、行驶气候状况管理等相关技术。

　　车路协同是智能大交通发展的关键抓手，要求更为精准的车路协同技术。随着相关应用科技的导入，未来的发展动向及定位，将不再只是单一技术、产品或服务的提供，而是必须提供更为人性化及贴近使用者需求的整体服务。

　　车路协同的重大作用，也说明了，物流产业智慧化升级不仅要靠自已，更要靠协作，还需要政府的顶层设计，统一引导，战略规划，车路协同将开启智慧大交通新时代。

　　三、“数与云”和谐曲

　　数字化升级与云端的融合是智慧大交通的发展方向，拓展‘智慧大交通+云计算’新版图，搭建高精度的感知、互联、智能交通生态系统是大交通的蓝图。

　　1、交通是数字化可以大显身手的场景

　　我们正在进入一个“数据经营”的经济发展阶段，大交通也不例外，交通大数据有广泛的应用。

　　目前，交通大数据的功能和作用还没有得到很好的发挥，交通运输领域有大量的数据，依然是数据孤岛。有些数据即使破解了若干障碍实现了融合，但在融合基础上的深度分析、挖掘应用等工作才刚刚开始。

　　随着交通大数据进入深度应用的新阶段，我们可以通过实时交通安全隐患分析与交通安全态势预测，可以建立隐患排查处理机制。通过交通与气象等一体化分析，可以实施精准的安全管理与交通管理。

　　交通拥堵已成为中国普遍存在问题，尤其是在大城市，通过大数据支撑的交通控制、管理、决策、服务一体化的部门联动、协同管控的智能交通管理系统，将成为解决交通拥堵的一条出路。还可以围绕交通治理的数字化转型需求，创新“多车监管”等应用场景。

　　数字交通是实现深度分析研判、智能决策、精准管理的重要手段，推动数据资源赋能交通发展，未来的生活一定是建立在承载物理实体的交通网和承载非物质实体的数字网上，物理网络和数字网络相互融合互为支撑的发展模式将以一种看得见的状态更好地赋能智慧物流交通的运行。